AI · Deep Dive 02
AI-getriebene Produkt-Features
Generativ, retrieval-augmented, agentisch — designt mit der UX, die Nutzer:innen dem Output vertrauen lässt, statt jeden Buchstaben zu hinterfragen.
Was wir bauen
Produktions-AI-Features in eurem Produkt: Copilots, Smart Suggestions, RAG-Suche, agentische Workflows. Gebaut mit Guardrails, Eval-Harness und den UX-Patterns, die AI hilfreich statt beunruhigend machen.
Kommt dir das bekannt vor?
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Eure Nutzer:innen fragen 'warum hat das keine AI?' — Leadership fragt dasselbe.
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Ihr habt einen Chatbot gelauncht, Nutzung ist 5% der Prognose.
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Jedes AI-Feature wirkt angeschraubt — separater Tab, nicht Teil des Produkts.
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Engineers haben einen RAG-Prototyp gebaut. 60% richtig. Niemand weiß, wie auf 95% kommen.
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Nutzer:innen vertrauen dem AI-Output nicht genug, um danach zu handeln.
Der Kundennutzen
Was deine Nutzer:innen spüren
Sobald es läuft.
AI-Features im Produkt-Flow eingebettet, nicht im Side-Panel-Ghetto.
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Vertrauensbildende UX-Patterns — Citations, Confidence-Level, menschliches Override.
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Eval-Harness, damit Qualitäts-Regressionen Builds failen.
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Kosten- + Latenz-Dashboards, die unter Produktionslast grün bleiben.
Phasen
⏱ 6–12 Wochen typischWie AI-getriebene Produkt-Features tatsächlich abläuft.
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01
Prototyp
Tage, nicht Wochen, bis zum groben Feature-Prototyp. Die schlechten Versionen werfen wir früh weg.
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02
UX the trust
Die Interaktions-Patterns designen, die Nutzer:innen dem Output (passend) vertrauen oder misstrauen lassen. Citations, Confidence, Edit-Pfade, Undo.
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03
Härten
Eval-Suite, Guardrails, Fallback-Pfade, Kostenkappen. Produktions-Disziplin.
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04
Shippen + iterieren
Hinter Feature-Flag. Real-User-Metriken beobachten; wöchentlich auf Prompts + UX iterieren.
Die Übergabe
In Produktion
Was in du erhältst – jedes Artefakt, nichts bleibt verborgen.
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AI-Feature(s) in eurem Produkt gelaunched
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Prompt-Library mit Versionierung
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Eval-Test-Suite (Prompt-Regression)
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Kosten- + Latenz-Dashboards
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Fallback-Pfade (günstigeres Modell, deterministisch oder graceful degrade)
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UX-Dokumentation der genutzten Patterns
Die üblichen Fragen
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Q·01 Welches Modell per Default?
Claude für nuancierte Generation + langen Kontext. GPT- 4o-Klasse für schnellen strukturierten Output. Open- Weights, wenn Kosten oder Privatsphäre es fordern. Geroutet pro Aufgabe.
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Q·02 Was mit Halluzinationen?
An der UX-Schicht adressiert (Citations, Confidence, explizites 'AI kann irren') und an der Eval-Schicht (Regressionstests). Wir designen um sie herum, nicht gegen ihre Existenz.
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Q·03 Geht das günstig?
Oft. Viele Features laufen mit kleineren Modellen + Prompt-Engineering statt Fine-Tunes. Wir starten günstig und eskalieren nur, wenn die Qualitäts-Untergrenze es fordert.
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Q·04 Was heißt 'production-grade'?
Eval-Suite in CI. Latenz- + Kostenbudgets. Error- Monitoring. Rate-Limiting. Fallback-Pfade. Der langweilige Kram, der aus Demo Feature macht.
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Q·05 Brauchen wir ein ML-Team?
Meist nicht. Das meiste ist Prompt-Engineering + Software- Engineering, kein ML-Training. Wenn Fine-Tuning sich lohnt, sagen wir es — selten.
Bereit zum Starten
Shipp AI, die Nutzer:innen wirklich nutzen.
Starte mit dem Feature, das du zuerst shippen würdest. Wir prototypen in Tagen, härten in Wochen, shippen an echte Nutzer:innen.
AI-Feature startenDie größere Karte
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